基于C++开源WebRTC服务RTCPilot，实现本地部署的Voice Agent智能体

今天我们来聊聊如何使用开源的 RTCPilot 项目，构建一个完全自主可控的 Voice Agent 智能体。

什么是 Voice Agent？简单来说，它是一个跑在 WebRTC 低延迟实时音视频通道上的 AI 对话模型。用户可以直接在浏览器或 APP 里，像打电话一样与 AI 进行自然、流畅的语音交流。它的核心特点可以概括为“能听、能想、能说”，并支持全双工、可打断的实时交互。这意味着在 AI 回答的过程中，你可以随时插话提出新问题，体验更接近真人对话。

其完整的技术流程是：首先进行语音采集，随后通过 WebRTC 传输到云端；在云端，音频流被实时转写成文字（ASR），接着送入大语言模型（LLM）进行流式推理；生成的文本再通过流式语音合成（TTS）转换为语音，最后经由 WebRTC 回传并在客户端播放。这整套技术栈，在国内各大云厂商（如声网、火山引擎、科大讯飞）的宣传中，常被称作“实时语音交互基础设施 + 大模型语音化引擎”，旨在将任意文本大模型快速转变为可实时对话的 Voice Agent。

不过，依赖云平台有时意味着更高的成本和更少的控制权。因此，我们将目光转向开源方案，尝试使用 RTCPilot 来实现一个功能完整的 Voice Agent。这个方案完全开源，可以部署在你自己的服务器上，无需依赖任何外部云服务。

RTCPilot 与 Voice Agent 的融合

RTCPilot 本身是一个基于 C++17 开发的、跨平台的 WebRTC 音视频会议 SFU 服务，支持集群部署，其核心是处理高并发的网络流媒体转发。然而，为了让其支持 Voice Agent，我们需要引入一系列新的模块：音频编解码、自动语音识别（ASR）服务、文本转语音（TTS）服务。这一增加，使得系统的性质发生了根本变化——从一个网络密集型（I/O密集型）的 SFU，转变为一个计算密集型（CPU密集型）的 MCU 服务。

下图清晰地展示了 RTCPilot 在集成 Voice Agent 功能前后的架构演变：

从架构上讲，将 ASR、TTS 和编解码这些重型计算任务与 SFU 网络转发服务解耦，放在独立的 MCU 节点中是更合理的做法。当前在 RTCPilot 中的一体化实现，更多是出于简化部署、方便广大开发者快速上手的考量，算是一种务实的折衷方案。

项目现状与获取方式

目前，支持 Voice Agent 功能的代码独立存放在 RTCPilot 项目的 voiceagent 分支中。我仍在评估是否以及如何将其合并到主线代码库，因为这涉及到架构上的重大调整。此外，由于集成了特定的编解码库，当前 voiceagent 分支暂未支持 Windows 11 平台，后续需要进行适配和改进。

如果你对这个项目感兴趣，或者有更好的架构建议，欢迎参与讨论。项目的地址如下：

服务端 (RTCPilot)：

https://github.com/runner365/RTCPilot
branch: voiceagent

客户端 (WebRTC示例)：

https://github.com/runner365/webrtc_js_client

通过这个开源项目，你不仅能深入理解 WebRTC 在实时通信中的核心作用，还能实践如何将语音识别、大模型推理与语音合成等技术整合，构建属于你自己的交互式人工智能应用。如果你在实现过程中有任何心得或困惑，也欢迎在云栈社区与其他开发者交流探讨。